一、按列排序 DataFrame的sort_values()方法可以对指定的一列或多列进行排序。下面是一个例子: ```python import pandas as pd data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'], 'age': [21, 25, 18, 20], 'score': [90, 85, 92, 88]} df = pd.DataFrame(data) df_sorted = df.sor...
DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是对每一行进行求和。 除了sum之外,另一个常用的就是mean,可以针对一行或者是一列求平均。 由于DataFrame当中常常会有为NA的元素,所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。
如果不显式指定该参数,通过by这个参数指定排序指标,就表示按该指标的升序进行排序。 由于返回结果就是一个DataFrame对象,所以两句代码可以按照如下方式合并。 importpandasaspdimportnumpyasnp#df = pd.read_csv("Salaries.csv")#df_sorted = df.sort_values(by='Net_Pay')#print(df_sorted.head()) # 显示薪资...
3、值排序:df.sort_values() ① 对某一列进行升序排列(有实际意义) df = pd.DataFrame({"A":[3,1,5,9,7], "D":[4,1,2,5,3], "C":[3,15,9,6,12], "B":[2,4,6,10,8]}, index=list("acbed")) display(df) df.sort_values(by="A",axis=0,ascending=True,inplace=True) di...
一. 排序 排序主要是面向数值列的操作,分为以下两种 升序:数值从小到大排列 降序:数值从大到小排列 在DataFrame中,可根据某一列或几列对整个DataFrame中的数据进行排序 二. 排序操作 1. 升序 接收对象名 = df对象名.sort_values( by = '列名' ) ...
data = pd.DataFrame(metric_dict) 另外一种直接通过Series的 to_frame()```方法df=metric.to_frame()如果要index也做为一列,可以用df=df.reset_index()二、读值# 第2行第2列 ds =datas.ix[[1]].values[0][1] ds = datas.loc[1, 'open']#取第二行ds=datas.loc[2]# 名为“open"的列 ds...
DataFrame排序和排名案例解析 简介:本文演示了如何使用pandas对DataFrame进行排序和排名。首先,通过`pd.DataFrame()`将字典转换为DataFrame,然后利用`sort_values()`按'年龄'列进行升序排序。此外,还使用`rank()`方法为'年龄'列生成排名,并将其添加到DataFrame中作为新的'年龄排名'列。
itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows...
df=pd.DataFrame(data)#按照 'Age' 列升序排序sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=True)print("Original DataFrame:")print(df)print("\nSorted DataFrame:")print(sorted_df) importpandas as pd#创建示例 DataFramedata ={'Name': ['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age': [30, ...